ISSN 1003-8035 CN 11-2852/P
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北京地区“23•7”特大暴雨型地质灾害特征及预警成效分析

南赟, 翟淑花, 李岩, 曹颖, 罗守敬, 王云涛, 郭学飞

南赟,翟淑花,李岩,等. 北京地区“23•7”特大暴雨型地质灾害特征及预警成效分析[J]. 中国地质灾害与防治学报,2024,35(2): 66-73. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202312023
引用本文: 南赟,翟淑花,李岩,等. 北京地区“23•7”特大暴雨型地质灾害特征及预警成效分析[J]. 中国地质灾害与防治学报,2024,35(2): 66-73. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202312023
NAN Yun,ZHAI Shuhua,LI Yan,et al. Analysis on the characteristics of geological disasters and effectiveness of early warning duiring heavy rainfall on “23•7” in Beijing[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2024,35(2): 66-73. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202312023
Citation: NAN Yun,ZHAI Shuhua,LI Yan,et al. Analysis on the characteristics of geological disasters and effectiveness of early warning duiring heavy rainfall on “23•7” in Beijing[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2024,35(2): 66-73. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202312023

北京地区“23•7”特大暴雨型地质灾害特征及预警成效分析

基金项目: 北京市自然科学基金资助项目(8202026,8202025);北京市突发地质灾害监测预警系统工程运行(11000023T000002124048);北京市突发地质灾害应急调查技术服务(11000022T000000439462);北京山区道路典型崩塌“五度”专项研究(11000023T000002119382)
详细信息
    作者简介:

    南 赟(1980—),男,陕西延安人,硕士,正高级工程师,主要从事地质灾害防治相关研究工作。E-mail:9678886@qq.com

  • 中图分类号: P694

Analysis on the characteristics of geological disasters and effectiveness of early warning duiring heavy rainfall on “23•7” in Beijing

  • 摘要:

    极端降雨常伴随群发性地质灾害发生,严重危害易发区人民群众生命财产安全,影响经济社会健康发展。总结分析极端降水灾害时空分布特点及预警成效,对于提高地质灾害综合防御能力具有重要意义。以2023年“23•7”强降水引发的突发地质灾害为研究对象,以“北京市突发地质灾害监测预警系统”精细化降水数据为基础,分析了“23•7”强降水时空分布特性和地质灾害发育分布特征,剖析了地质灾害预警成效,结果表明:“23•7”强降水具有总量大、雨强大、历时长、范围广等特点,极端降水灾害具有群发性,地质灾害分级分类多维度预警成效显著,实现了极端天气条件下因地质灾害零伤亡的目标。研究成果可为积极防范和科学应对极端降水地质灾害提供参考。

    Abstract:

    Extreme rainfall is often accompanied by mass geological disasters, which seriously endangers the safety of people 's lives and property in prone areas and affects the healthy development of the economy and society. Summarizing and analyzing the time-space distribution characteristics of geological disasters due to extreme rainfall and the effectiveness of early warning is of great significance for improving the comprehensive defense ability against geological disasters. Taking the sudden geological disasters caused by “23•7” heavy rainfall in 2023 as the research object, based on the refined precipitation data from the Beijing sudden geological disaster monitoring and early warning system, the time-space distribution characteristics of “23•7” heavy rainfall and the development and distribution characteristics of geological disasters were analyzed, and the early warning effect of geological disasters was discussed. The results show that the“23•7”heavy rainfall has the characteristics such as a large total amount, strong rainfall, long duration and wide range, and the disasters due to extreme rainfall have the characteristics of group occurrence. The multi-dimensional early warning of geological disaster classification has achieved remarkable results and has achieved the goal of zero casualties due to geological disasters under extreme weather conditions. The research results can provide a reference for actively preventing and scientifically responding to extreme rainfall geological disasters.

  • 受地形地质条件复杂、断裂构造发育、降水时空分布不均匀等自然条件以及人类工程活动的影响,特别是极端强降水诱发作用下,北京市山区地质灾害呈现点多、面广、危害和影响严重,崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷等均有发育。截至2023年5月,北京市突发性地质灾害隐患8532处,涉及10个山区、浅山区87乡镇,威胁人数约4万人。

    长期以来,首都的地质灾害防治工作受到党中央、国务院等各级政府和社会的高度关注,国内外科研工作者在北京地区地质灾害防治领域开展了众多卓有成效的研究工作,包括调查评价[13]、监测预警[46]、综合治理[78]以及风险防控[912]等,为地质灾害防御响应奠定了扎实的基础。2003年,北京市启动了地质灾害气象预警会商制度,由北京市国土资源局和北京市气象局联合开展了汛期突发地质灾害气象预警预报工作,制作预警产品通过公共信息平台向公众发布预警。2013年,区域地质灾害气象预警业务逐步从地质灾害发生的“危险性”预警向“风险性”预警转变,地质灾害气象预警预报更名为地质灾害气象风险预警。通过以往灾害事件的统计分析,根据前期雨量和预报雨量,结合突发地质灾害易发程度分区和预警分区,构建了第一代隐式预警预报产品,开发了预警预报系统,制作预警产品并向公众发布。2013—2020年北京市分两期工程建设对全市10个山区477处隐患点实施专业监测,布设了雨量计、次声仪、泥水位计、含水率仪、深部位移计等16类1889台/套专业设备,实现了重要地质灾害隐患点的自动化、智能化监测。2016—2022年,优化了区域地质灾害气象风险预警模型,初步建立了单沟泥石流监测预警模型,探索构建了道路沿线崩塌气象风险预警模型,地质灾害预警模型精细化程度逐步提高。

    2023年,受台风“杜苏芮”的影响,7月29日—8月2日北京地区遭遇特大暴雨过程,降水量为北京地区有仪器测量记录140年以来最高值,给山区造成特大自然灾害,突发性地质灾害呈现群发的特点。本文依托“北京市突发地质灾害监测预警系统工程运行项目”和“北京市突发地质灾害应急调查技术服务项目”,在系统分析研究区地质环境条件和地质灾害野外应急调查和排查成果的基础上,以“23•7”强降水引发的1257处突发性地质灾害为研究对象,分析了极端降水条件下突发性地质灾害发育分布特征和预警成效,提出了北京地质灾后地质灾害防治工作建议,为灾害防治提供科学指导。

    北京市地势西北高、东南低,山区面积约占全市面积的60%,地形切割强烈,海拔从200~2300 m,地形起伏大,坡陡峰峻,地形坡度一般在25°以上。北京市降水分布不均,具有较强的集中性,汛期雨量约占到全年雨量的70%以上,日最大雨量可占该年总汛期雨量的50%以上,日暴雨中的1 h雨量可占当天雨量的40%以上。近年来极端强降水,成为突发性地质灾害主要影响因素,如2012年、2016年、2021年以及2023年“23•7”的强降水天气等。

    山区褶皱变形与断裂构造广泛发育,以东西向及北北东向断裂最为发育、规模最大,其次是北东向断裂。不同时代、不同方向的断裂构造相互交切、复合,造成断裂带附近节理裂隙发育、岩石破碎,加剧了突发地质灾害的产生和发育。

    北部山区广泛分布的变质岩、碳酸盐岩和酸性侵入岩,由于岩石坚硬、脆性大,多形成陡峻的山体;西部山区分布蓟县系、青白口系、寒武系、奥陶系地层,岩性一般为白云岩、灰岩等,岩石坚硬,脆性大,节理裂隙发育,为地质灾害的发育提供了物质基础。

    据突发性地质灾害调查资料显示,截至2023年6月30日,北京山区共有突发地质灾害隐患8532处。其中崩塌7419处,泥石流849处,滑坡159处,地面塌陷105处;按威胁对象类型划分,威胁居民点的隐患2141处、威胁道路的隐患5449处、威胁景区的隐患372处、威胁学校的隐患4处,威胁矿山和水库的隐患21处,威胁农田、林地等其它的隐患545处。

    2023年7月29日20时—8月2日7时,受台风“杜苏芮”影响,北京市遭遇了历史罕见的特大暴雨。从气象监测数据上看,单站降水量突破历史的极值。

    根据北京市突发地质灾害监测预警系统监测数据显示(图1),本次降水具有总量大、雨强大、历时长、范围广的特点。此次降水中北京市降水量在1000 mm以上的有3个点位,在700 mm以上的有51个点位,全市的平均降水量达到了331 mm,在83 h内的降水就达到了以往平均年降水量的60%,门头沟区的平均降水量达到了538.1 mm,房山区达到了598.7 mm。

    图  1  “23•7”累计降水量分布图
    Figure  1.  Distribution of cumulative precipitation “23•7” heavy rainfall

    根据北京市突发地质灾害应急调查队的调查成果,7月29日—8月16日北京共发生突发性地质灾害1257起,其中崩滑灾害1112起,占总数的88.5%;泥石流132起,占总数的10.5%;地面塌陷13起。威胁对象涉及道路683起、居民点541起、景区10起、中小学1起、其它22起(图23)。

    图  2  “23•7”强降水地质灾害分布图
    Figure  2.  Distribution of geological disasters caused by “23•7” heavy rainfall
    图  3  研究区西部泥石流发生前后遥感影像对比图
    Figure  3.  Remote sensing image comparison before and after debris flow in the western research area

    按灾害规模划分,中型灾害有17起,主要分布在房山区、门头沟区及丰台区,其中泥石流16起,崩塌1起;其他均为小型。

    按行政区划分,门头沟区666起,房山区280起,昌平区105起,延庆区91起,海淀区56起,石景山区23起,丰台区17起,平谷区11起,怀柔区5起,密云区3起。本次地质灾害未造成人员伤亡,损毁房屋600余间,损毁道路约54 km,直接经济损失约4亿元。

    按灾情划分,直接经济损失小于100万元、灾情等级为小型的地质灾害1169起,占比93%;直接经济损失为100~500万元、灾情等级为中型的地质灾害74起,占比5.89%;直接经济损失为500~1000万元、灾情等级为大型的地质灾害9起,占比0.71%;直接经济损大于1000万元、灾情等级为特大型的地质灾害5起,占比0.40%。

    本次强降水引发的突发性地质灾害,是多种形成机制综合作用的结果,根据研究区的调查研究成果,综合分析区内灾害的成因主要有以下几个方面:

    (1)地形地貌

    泥石流灾害受沟谷形态、流域面积、流域相对高差、沟床比降和沟坡坡度等因素影响,相对高差越高、沟床比降越大,暴雨条件下容易引发泥石流。本次极端降水发生沟谷型泥石流69起,其沟域形态均为“V”型;流域面积为0.11~19.82 km2;流域相对高差多为600~800 m;沟床比降多为200‰~300‰;山坡坡度30°~35°占比高(图46)。

    图  4  泥石流流域相对高差分布柱状图
    Figure  4.  Relative height difference distribution histogram of debris flow
    图  5  “23•7”泥石流沟床比降分布柱状图
    Figure  5.  Bed gradient distribution histogram of debris flow
    图  6  “23•7”泥石流流域山坡坡度分布柱状图
    Figure  6.  Slope distribution histogram of debris flow

    崩滑灾害所在斜坡坡度均在50°以上,有的斜坡坡面近于直立,局部微地貌为陡崖。斜坡坡高小于50 m的占60%以上;有些斜坡岩体较为破碎,第四系覆盖层较薄,受强烈降雨冲刷侵蚀,坡积物垮落刬刮松散岩体,导致坡体产生崩滑灾害。

    (2)地层岩性

    本次极端降水崩滑灾害岩性以碎屑岩和碳酸盐岩为主,岩体节理裂隙发育,以2~3组节理为主。随着降雨入渗,碎屑岩岩体内部颗粒胶结程度变差,岩体破碎,降水条件下破碎岩体容易沿主控节理面或岩层面发生滑塌。在自然降雨条件下,泥岩、页岩等软岩表面会随着降雨持续时间的增长,岩体表层基质吸力降低明显,会形成较大面积的暂态饱和区,受降雨影响区域会出现张拉及剪切塑性区,塑性区降雨过程及降雨停止后一段时间内的安全系数将会逐渐降低,自重作用下岩体会出现垮落或滑塌。碳酸岩岩体表面在降雨条件下一般表现为浸润型,发生崩塌的情况一般为节理裂隙发育,降雨入渗,主控结构面在潮湿润滑的情况下,抗剪强度减小,破碎岩体容易沿主控结构面发生滑塌;或者危岩体内部有软弱夹层,降雨入渗情况下,软弱夹层浸润,抗剪强度降低,危岩体发生滑移崩落。坡面泥石流灾害以坡面碎石土侵蚀搬运为主,山区坡面碎石土的厚度在10~20 cm,坡面植被为降水入渗提供了通道,植株根系沿裂隙生长,根劈作用加大了岩体裂隙,影响岩体的稳定性,在连续降水情况下,坡积物达到饱和,岩石节理裂隙充水,坡面第四系覆盖层连同植被在长时间降水入渗作用下发生垮塌或坡面泥石流灾害。

    (3)人类工程活动因素

    强烈的人类工程活动改变了山区原有的地质环境平衡,如开山修路、切坡建房、矿山开采等活动。道路切坡改变了原始斜坡的应力平衡状态,以及坡面残留部分浮石受强降水等其他因素共同影响,易发生崩塌灾害。本次强降水道路沿线崩塌灾害(616起)占本次灾害总数(1257起)的49%,占崩塌灾害(1090起)的57%;居民房前屋后崩塌453起,占崩塌灾害(1090起)的42%。其中,发生在国道的崩塌灾害155起,主要有兴阳线(G234)、京昆路(G108)、京拉路(G109);发生在省道的崩塌灾害31起,主要有南雁路S219、斋幽路S211、石担路S209等;县道177起,发生在乡道及以下级别道路253起。

    本次发生的95条沟谷型泥石流,近一半沟道内存在矸石弃渣,主要分布在房山区史家营乡、大安山乡、周口店镇、南窖乡,门头沟区潭柘寺镇、王平镇、清水镇等乡镇。区域内因历史采矿活动,沟道内堆积压实的矸石弃渣被冲刷、掏蚀,淤积于沟谷、河道,形成泥石流发生的主要物质来源,经实地调查评估,总物源冲出量50×104 m3以上。

    (4)大气降水因素

    降水是地质灾害最重要的诱发因素之一[11],“23•7”强降水是引发研究区崩塌、泥石流大量发生的直接原因。本次降水引发地质灾害主要集中在西部房山和门头沟区,与西部山区极端降水密切相关。群发性泥石流均发生在累计雨量300 mm以上,小时雨强大于40 mm区域。其中,泥石流灾害中发生在累计雨量大于700 mm有15起,累计雨量为600~700 mm有25起,累计雨量为500~600 mm有28起,累计雨量为400~500 mm有33起,累计雨量为300~400 mm有31起;小时雨强大于100 mm有4起,小时雨强为90~100 mm有3起,小时雨强为80~90 mm有10起,小时雨强为70~80 mm有5起,小时雨强为40~70 mm有110起。山区道路沿线崩塌灾害616起,降水0~100 mm发生1起;100~200 mm发生4起;200 mm~450 mm发生8起;超过450 mm之后共发生603起。

    选取坡度、坡向、高程、地貌类型、工程地质岩组、断裂密度、年降雨量、河网密度以及矿山开采度等11项影响因子,采用确定性系数法,研究了北京山区地质灾害潜势度,并基于北京山区历史灾害资料和显式预警模型方法,构建了北京山区地质灾害气象风险预警表达式(1)及分级预警判据(表1)。

    表  1  地质灾害预警风险等级划分依据
    Table  1.  Classification criteria for geological hazard warning risk levels
    预警等级 预警指数
    无预警 Tl <0.55
    蓝色预警(有一定风险) 0.55≤Tl <0.68
    黄色预警(风险较高) 0.68≤Tl <0.74
    橙色预警(风险高) 0.74≤Tl <0.98
    红色预警(风险极高) Tl≥0.98
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    $$T_{\mathrm{l}}=0.32G+1.02R_{\mathrm{e}}-0.19 $$ (1)

    式中:$T_{\mathrm{l}} $——预警指数;

    G——地质灾害潜势度;

    $R_{\mathrm{e }}$——有效雨量,为当日预报雨量与前3 d有效降 雨之和。

    根据北京市气象局降水预报,7月29日13时发布72 h北京市地质灾害气象风险橙色预警和山区道路崩塌灾害气象风险橙色预警,其中:房山、门头沟、昌平等9个区77个乡镇发布橙色预警;延庆等4个区33个乡镇发布黄色预警;密云区2个乡镇发布蓝色预警。房山区京昆路、军红路、涞宝路、六石路,门头沟区兴阳线、妙峰山路、清千路、潭王路旧线,延庆区滦赤路等13条道路发布橙色预警;门头沟区京拉线、下安路、南雁路、怀柔区承塔线、兴阳线、密云区兴阳线等17条道路发布了黄色预警;昌平区G6高速、安四路、怀柔区四宝路、平谷区胡关路、熊南路等21条道路发布蓝色预警。为避险转移和道路巡查提供了技术支撑。

    后续根据降水实况、土壤饱和程度以及地质灾害发育分布特点,于7月31日12时提级发布48 h地质灾害气象风险红色预警和山区道路沿线崩塌灾害气象风险红色预警(图7),其中:房山、门头沟、海淀、石景山、丰台、昌平6个区57个乡镇提级为红色预警区;密云新城子镇、古北口镇2个乡镇提级为黄色预警区;25条道路提级为红色预警、18条道路提级为橙色预警、20条道路提级为黄色预警;评价范围为山区,无颜色地区为平原,不在评价范围内。地质灾害预警提级与风险协同处置相结合,指导属地政府和相关单位进行雨中风险防控。与此同时,降水过程中根据突发地质灾害专业监测设备实时监测数据,开展了房山区金鸡台村东江沟等146条泥石流沟的临灾预警,为避险转移和救灾抢险工作提供依据。

    图  7  7月31日12时北京市地质灾害气象风险预警图
    Figure  7.  Geological disaster meteorological risk warning map of Beijing at 12:00 on July 31st

    地质灾害防御响应期间,地质灾害预警实现了面、线、点结合的多维度预警,预警校验结果表明,1257处地质灾害均发生在区域预警范围及时段内;发布山区道路崩塌气象风险预警产品6期,县级及以上道路崩塌灾害240起中位于预警路段范围内182起,预警命中率75.83%(图8)。发布泥石流单沟预警146起,统计范围内泥石流(132起)均提前预警,实现了区域预警到镇/乡,道路沿线预警到路段,泥石流预警到单沟的精细化预警。

    图  8  崩塌灾害成功预警情况统计
    Figure  8.  Statistics on successful early warning of landslide disasters

    (1)北京市突发地质灾害监测预警系统工程布设的野外专业设备监测成果显示,“北京市突发地强降水具有总量大、雨强大、历时长等特点,雨量在1000 mm以上的有3个点位,门头沟区的平均降水量达到了538.1 mm,房山区达到了598.7 mm。

    (2)强降水期间内共发生地质灾害1257起,以崩滑灾害和泥石流灾害为主,其中,崩滑灾害1112起(崩塌1090起,滑坡22起),占总数的88.5%;泥石流132起,占总数的10.5%;地面塌陷13起。威胁对象涉及道路683起、居民点541起、景区10起、中小学1起、其它22起;未造成人员伤亡,但损毁房屋600余间,损毁道路约54 km,直接经济损失约4亿元。

    (3)研究区地质灾害主要受地形地貌、岩性构造、人类工程活动、大气降水等因素影响,大气降水为主要引发因素。其中,泥石流灾害均发生在累计雨量300 mm以上,小时雨强大于40 mm区域。

    (4)地质灾害防御响应期间,研究区发布9期地质灾害气象风险预警,山区道路崩塌气象风险预警6期,146条泥石流沟的单沟预警提示信息,因预警及时并采取相应防范措施,地质灾害未造成人员伤亡。

    (5)塌陷隐患或塌陷灾害一般都发育在西部山区,塌陷的影响因素比较多,受历史采矿人类活动影响强烈。本次强降雨天气过程中塌陷灾害不典型,北京市历史上未开展过专项调查且极端降雨情况下交通受阻调查时效相对跟不上,因此文中没有分析。

    (6)“23•7”极端降雨历时长、总量大,地质灾害群发性明显,但由于地质灾害专业监测覆盖度有限,大量坡面泥石流及崩滑塌灾害发生的具体时间不详,导致该类灾害预警阈值的确定存在一定困难。后续将开展多源监测数据综合分析,加大当地群众的调查走访力度,为坡面泥石流及崩滑塌灾害精细化预警分析提供技术支持。

    (7)研究区受强降水影响地质环境改变强烈,建议复盘地质灾害防御响应过程及校验预警工作,及时总结预警工作中的经验和不足;提升和完善地质灾害监测预警专业站网和信息平台,深化地质灾害监测预警模型研究,加强受地质灾害威胁险村险户识灾避险技能的培训和宣传,为今后北京地区地质灾害防治工作奠定基础。

  • 图  1   “23•7”累计降水量分布图

    Figure  1.   Distribution of cumulative precipitation “23•7” heavy rainfall

    图  2   “23•7”强降水地质灾害分布图

    Figure  2.   Distribution of geological disasters caused by “23•7” heavy rainfall

    图  3   研究区西部泥石流发生前后遥感影像对比图

    Figure  3.   Remote sensing image comparison before and after debris flow in the western research area

    图  4   泥石流流域相对高差分布柱状图

    Figure  4.   Relative height difference distribution histogram of debris flow

    图  5   “23•7”泥石流沟床比降分布柱状图

    Figure  5.   Bed gradient distribution histogram of debris flow

    图  6   “23•7”泥石流流域山坡坡度分布柱状图

    Figure  6.   Slope distribution histogram of debris flow

    图  7   7月31日12时北京市地质灾害气象风险预警图

    Figure  7.   Geological disaster meteorological risk warning map of Beijing at 12:00 on July 31st

    图  8   崩塌灾害成功预警情况统计

    Figure  8.   Statistics on successful early warning of landslide disasters

    表  1   地质灾害预警风险等级划分依据

    Table  1   Classification criteria for geological hazard warning risk levels

    预警等级 预警指数
    无预警 Tl <0.55
    蓝色预警(有一定风险) 0.55≤Tl <0.68
    黄色预警(风险较高) 0.68≤Tl <0.74
    橙色预警(风险高) 0.74≤Tl <0.98
    红色预警(风险极高) Tl≥0.98
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  • [1] 罗守敬,王珊珊,付德荃. 北京山区突发性地质灾害易发性评价[J]. 中国地质灾害与防治学报,2021,32(4):126 − 133. [LUO Shoujing,WANG Shanshan,FU Dequan. Assessment on the susceptibility of sudden geological hazards in mountainous areas of Beijing[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2021,32(4):126 − 133. (in Chinese with English abstract)]

    LUO Shoujing, WANG Shanshan, FU Dequan. Assessment on the susceptibility of sudden geological hazards in mountainous areas of Beijing[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2021, 32(4): 126 − 133. (in Chinese with English abstract)

    [2] 王海芝,曾庆利,许冰,等. 北京“7•21” 特大暴雨诱发的地质灾害类型及其特征分析[J]. 中国地质灾害与防治学报,2022,33(2):125 − 132. [WANG Haizhi,ZENG Qingli,XU Bing,et al. Types and characteristics of geological disasters induced by the “7•21” rainstorm in Beijing[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2022,33(2):125 − 132. (in Chinese with English abstract)]

    WANG Haizhi, ZENG Qingli, XU Bing, et al. Types and characteristics of geological disasters induced by the “7•21” rainstorm in Beijing[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2022, 33(2): 125 − 132. (in Chinese with English abstract)

    [3] 李岩,南赟,曹颖. 北京山区道路沿线崩塌灾害特征分析与防治思路探讨[J]. 城市地质,2022,17(3):291 − 298. [LI Yan,NAN Yun,CAO Ying. Characteristics analysis and prevention discussion of collapse disasters along roads in mountainous areas of Beijing[J]. Urban Geology,2022,17(3):291 − 298. (in Chinese with English abstract)]

    LI Yan, NAN Yun, CAO Ying. Characteristics analysis and prevention discussion of collapse disasters along roads in mountainous areas of Beijing[J]. Urban Geology, 2022, 17(3): 291 − 298. (in Chinese with English abstract)

    [4] 韩建超. 北京地区崩塌监测预警初探——以琉辛路监测路段为例[J]. 城市地质,2020,15(2):148 − 153. [HAN Jianchao. Preliminary study on collapse monitoring and early warning in Beijing area:Taking the monitoring section of Liuxin Road as an example[J]. Urban Geology,2020,15(2):148 − 153. (in Chinese with English abstract)]

    HAN Jianchao. Preliminary study on collapse monitoring and early warning in Beijing area: Taking the monitoring section of Liuxin Road as an example[J]. Urban Geology, 2020, 15(2): 148 − 153. (in Chinese with English abstract)

    [5] 程素珍,路璐,翟淑花,等. 2004—2018年北京市突发地质灾害时空分布特点和监测预警状况[J]. 中国地质灾害与防治学报,2020,31(6):38 − 46. [CHENG Suzhen,LU Lu,ZHAI Shuhua,et al. Temporal-spatial distribution and monitoring and early warning of sudden geological disasters in Beijing during the period of 2004 to 2018[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2020,31(6):38 − 46. (in Chinese with English abstract)]

    CHENG Suzhen, LU Lu, ZHAI Shuhua, et al. Temporal-spatial distribution and monitoring and early warning of sudden geological disasters in Beijing during the period of 2004 to 2018[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2020, 31(6): 38 − 46. (in Chinese with English abstract)

    [6] 赵忠海,李敏. 北京山区公路边坡地质灾害隐患监测预警技术研究[J]. 城市地质,2018,13(3):72 − 83. [ZHAO Zhonghai,LI Min. Study on monitoring and early warning technology of the potential slope geological disaster along the mountainous roads in Beijing[J]. Urban Geology,2018,13(3):72 − 83. (in Chinese with English abstract)]

    ZHAO Zhonghai, LI Min. Study on monitoring and early warning technology of the potential slope geological disaster along the mountainous roads in Beijing[J]. Urban Geology, 2018, 13(3): 72 − 83. (in Chinese with English abstract)

    [7] 李晓玮. G109国道门头沟段边坡稳定性及崩滑灾害危险性评估[D]. 北京:中国地质大学(北京),2012. [LI Xiaowei. The slope stability and slump hazard assessment along the G109 National highway in Mentougou[D]. Beijing:China University of Geosciences,2012. (in Chinese with English abstract)]

    LI Xiaowei. The slope stability and slump hazard assessment along the G109 National highway in Mentougou[D]. Beijing: China University of Geosciences, 2012. (in Chinese with English abstract)

    [8] 曹亚男. 房山山区公路地质灾害的预防与应急管理研究[D]. 北京:北京建筑大学,2019. [CAO Yanan. Study on prevention and emergency management of highway geological hazardsin Fangshan district mountain area[D]. Beijing:Beijing University of Civil Engineering and Architecture,2019. (in Chinese with English abstract)]

    CAO Yanan. Study on prevention and emergency management of highway geological hazardsin Fangshan district mountain area[D]. Beijing: Beijing University of Civil Engineering and Architecture, 2019. (in Chinese with English abstract)

    [9] 南赟,曹颖,李岩. 新形势下北京市突发地质灾害防治工作思路探析[J]. 城市地质,2020,15(3):233 − 238. [NAN Yun,CAO Ying,LI Yan. An analysis on prevention and control of abrupt geo-hazards in Beijing under the new situation[J]. Urban Geology,2020,15(3):233 − 238. (in Chinese with English abstract)]

    NAN Yun, CAO Ying, LI Yan. An analysis on prevention and control of abrupt geo-hazards in Beijing under the new situation[J]. Urban Geology, 2020, 15(3): 233 − 238. (in Chinese with English abstract)

    [10] 贾三满,翟淑花,姜媛. 北京突发地质灾害防控对策[J]. 城市地质,2017,12(4):16 − 23. [JIA Sanman,ZHAI Shuhua,JIANG Yuan. Prevention and controlling idea on emergent geological disasters of Beijing[J]. Urban Geology,2017,12(4):16 − 23. (in Chinese with English abstract)]

    JIA Sanman, ZHAI Shuhua, JIANG Yuan. Prevention and controlling idea on emergent geological disasters of Beijing[J]. Urban Geology, 2017, 12(4): 16 − 23. (in Chinese with English abstract)

    [11] 刘艳辉,唐灿,吴剑波,等. 地质灾害与不同尺度降雨时空分布关系[J]. 中国地质灾害与防治学报,2011,22(3):74 − 83. [LIU Yanhui,TANG Can,WU Jianbo,et al. Spatial and temporal distribution characteristics of geo-hazards and rainfall in different scales[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control,2011,22(3):74 − 83. (in Chinese with English abstract)]

    LIU Yanhui, TANG Can, WU Jianbo, et al. Spatial and temporal distribution characteristics of geo-hazards and rainfall in different scales[J]. The Chinese Journal of Geological Hazard and Control, 2011, 22(3): 74 − 83. (in Chinese with English abstract)

    [12] 张鸣之,杨飞,马娟,等. 区块链技术在全国地质灾害风险预警系统建设中的应用探索[J]. 水文地质工程地质,2023,50(6):168 − 174. [ZHANG Mingzhi,YANG Fei,MA Juan,et al. Exploration of blockchain technology application in the construction of national risk warning system on landslides[J]. Hydrogeology & Engineering Geology,2023,50(6):168 − 174. (in Chinese with English abstract)]

    ZHANG Mingzhi, YANG Fei, MA Juan, et al. Exploration of blockchain technology application in the construction of national risk warning system on landslides[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2023, 50(6): 168 − 174. (in Chinese with English abstract)

  • 期刊类型引用(7)

    1. 刘伍,樊金桂,郝龙,刘延鹏,徐林山,金姗姗. 斜撑内支撑环在高陡危岩崩塌治理工程中的应用. 钻探工程. 2025(01): 152-160 . 百度学术
    2. 卢天鹤. 辽西地区极端降水指数变化及大气环流相关性分析. 水利技术监督. 2025(04): 193-195 . 百度学术
    3. 尹冉. 北京“23·7”公路水毁灾害分析及防治措施研究. 市政技术. 2024(08): 119-129 . 百度学术
    4. 谢刚. 福建省东南沿海地区地质灾害易发性评价方法探究. 绿色科技. 2024(14): 209-213 . 百度学术
    5. 牛晨昊,焦润成,韩建锋,王晟宇,郭学飞,刘畅,韩玉成,宋国峰. 基于信息量-机器学习耦合模型的采煤沉陷区滑坡敏感性评价. 煤田地质与勘探. 2024(09): 140-153 . 百度学术
    6. 王志祥,李跃飞,杨会兵,张智贤,韩贺杰,王鑫,尹冬. 综合管廊兼顾应急排水防涝分析. 科技和产业. 2024(20): 348-352 . 百度学术
    7. 吕霞,范刚,刘大瑞,林子钰. 斜坡降雨侵蚀破坏机理现场试验研究——以四川甘洛黑西洛沟滑坡-泥石流残留边坡为例. 中国地质灾害与防治学报. 2024(06): 82-89 . 本站查看

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出版历程
  • 收稿日期:  2023-12-11
  • 修回日期:  2024-04-06
  • 网络出版日期:  2024-03-26
  • 刊出日期:  2024-04-24

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